2025年大学统计学期末考试时间序列分析综合能力试题库.docxVIP

2025年大学统计学期末考试时间序列分析综合能力试题库

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。）

1.时间序列分析的主要目的是什么？

A.发现数据中的周期性模式

B.预测未来的趋势

C.分析数据的季节性变化

D.以上都是

2.在时间序列分析中，哪一种模型适用于具有明显季节性变化的数据？

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.季节性ARIMA模型

3.时间序列数据的哪一种特性表明数据中存在趋势？

A.自相关性

B.线性趋势

C.季节性变化

D.随机波动

4.时间序列分析中，差分操作的主要目的是什么？

A.消除数据的季节性影响

B.消除数据的趋势

C.增强数据的自相关性

D.使数据更易于预测

5.在时间序列分析中，哪一种指标用于衡量模型的拟合优度？

A.R平方

B.AIC

C.RMSE

D.MAPE

6.时间序列分析中，哪一种方法适用于处理具有缺失值的数据？

A.插值法

B.回归分析

C.时间序列分解

D.以上都是

7.在时间序列分析中，哪一种模型适用于处理具有非线性趋势的数据？

A.线性回归模型

B.非线性回归模型

C.ARIMA模型

D.季节性ARIMA模型

8.时间序列分析中，哪一种方法用于检测数据中的异常值？

A.标准差检验

B.箱线图

C.畸变检验

D.以上都是

9.在时间序列分析中，哪一种模型适用于处理具有自相关性的数据？

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.季节性ARIMA模型

10.时间序列分析中，哪一种方法用于平滑时间序列数据？

A.滑动平均法

B.指数平滑法

C.中位数法

D.以上都是

11.在时间序列分析中，哪一种指标用于衡量模型的预测精度？

A.MAE

B.MSE

C.RMSE

D.以上都是

12.时间序列分析中，哪一种方法用于处理具有多重季节性变化的数据？

A.多重季节性ARIMA模型

B.季节性分解时间序列模型

C.线性回归模型

D.时间序列分解

13.在时间序列分析中，哪一种模型适用于处理具有非平稳性的数据？

A.平稳AR模型

B.非平稳ARIMA模型

C.平稳MA模型

D.非平稳MA模型

14.时间序列分析中，哪一种方法用于检测数据中的趋势变化？

A.时间序列分解

B.趋势线法

C.移动平均法

D.以上都是

15.在时间序列分析中，哪一种模型适用于处理具有周期性变化的数据？

A.周期性AR模型

B.周期性MA模型

C.周期性ARIMA模型

D.以上都是

二、简答题（本大题共5小题，每小题4分，共20分。请将答案写在答题卡上。）

1.简述时间序列分析的基本概念及其在实际问题中的应用。

2.解释自回归模型（AR）的基本原理及其在时间序列分析中的作用。

3.描述移动平均模型（MA）的基本原理及其在时间序列分析中的作用。

4.讨论时间序列分解的方法及其在分析时间序列数据中的应用。

5.分析时间序列分析中预测精度的衡量指标及其在实际问题中的应用。

三、计算题（本大题共5小题，每小题6分，共30分。请将答案写在答题卡上。）

1.假设你有一组时间序列数据，如下表所示。请计算该时间序列的一阶差分和二阶差分。

时间数据

110

212

315

418

521

625

2.假设你有一组时间序列数据，如下表所示。请计算该时间序列的简单移动平均值（窗口大小为3）。

时间数据

110

212

315

418

521

625

3.假设你有一组时间序列数据，如下表所示。请计算该时间序列的指数平滑值（初始值为第一个数据点，平滑系数α=0.3）。

时间数据

110

212

315

418

521

625

4.假设你有一组时间序列数据，如下表所示。请使用ARIMA模型（p=1,d=1,q=1）对该时间序列进行拟合，并计算其预测值（预测未来一个时间点）。

时间数据

110

212

315

418

5